计算智能：前馈网络与多层感知器

"前馈网络-计算智能ppt" 在计算智能的范畴中，前馈网络是一种重要的计算模型，尤其在神经网络领域内占有显著地位。前馈网络以其独特的递阶分层结构为特征，其中神经元按照层次排列，每个神经元只与其相邻的上下层神经元有连接，形成单向的信息传递路径，从输入层到输出层，没有反馈环路。这种设计使得信息在神经网络中沿着预设的路径流动，进行计算和学习。 前馈网络的典型代表包括多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）、学习矢量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）网络、小脑模型连接控制（Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC）网络和生成模型数据处理（Group Method of Data Handling, GMDH）网络等。这些网络各有特点，如MLP是深度学习的基础模型，通常包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层，通过反向传播算法进行训练；LVQ网络则是一种监督学习的神经网络，适用于分类问题；CMAC网络模仿人脑小脑的功能，用于快速学习和记忆；GMDH网络是一种自组织、自适应的模型，用于函数逼近和数据分析。 计算智能，作为人工智能的一个分支，主要研究神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等方向。计算智能与传统的人工智能有显著的区别。1992年，贝兹德克将计算智能定义为依赖于数值数据而非知识的智能形式。而马克斯在1993年的观点强调了计算智能与人工智能的差异，尤其是在模式识别领域。贝兹德克通过ABC的概念（Artificial, Biological, Computational）进一步阐述了这三者的关联，认为它们分别代表人工系统、生物系统和计算系统，各自对应不同的复杂性级别。 在ABC的框架中，神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间存在相互联系。例如，人工神经网络（ANN）是人工系统的一部分，可以视为模式识别的子集，而计算神经网络（CNN）是更偏重计算层面的神经网络模型。这些领域的交互关系可以用图形表示，如图4.1所示，各领域之间的差异程度可以通过节点间的距离来衡量。 计算智能和人工智能的定义在不断演化和发展，但计算智能强调的是基于数据驱动的、较低层次的认知能力，与传统人工智能的知识驱动方法有所不同。表4.1提供了对ABC及其相关领域的精炼定义，进一步明确了计算智能作为人工系统中的一种认知方式，它侧重于通过计算和学习来解决问题，而不是依赖于预先编程的知识。 通过理解前馈网络和计算智能的概念及其关系，我们可以更好地掌握神经网络在现代计算中的作用，并洞察未来计算技术的发展趋势。计算智能的研究不仅推动了人工智能的进步，也为解决复杂问题提供了新的思路和工具。